logo logo
Українською English

Вхід

Логін
Пароль
Зареєструватися 

Корисні посилання

tntu logo
tntu logo

tntu logo
tntu logo
 
GoogleScholarLogo
 
 
logo


Оцінювання вартості ринку нерухомості в Україні із використанням web-scraping

НазваОцінювання вартості ринку нерухомості в Україні із використанням web-scraping
Назва англійськоюEvaluation of real estate market value in Ukraine using web-scraping
АвториО. Антонов, О. Лактіонова
Принадлежність Донецький національний університеті імені Василя Стуса, Вінниця, Україна
Бібліографічний описАнтонов О. Оцінювання вартості ринку нерухомості в Україні із використанням web-scraping / О. Антонов, О. Лактіонова // Галицький економічний вісник. — Т.: ТНТУ, 2020. — Том 63. — № 2. — С. 35-44. — (Економіка).
Bibliographic description (trans):Antonov O., Laktionova O. (2020). Evaluation of real estate market value in Ukraine using web-scraping. Galician economic journal (Tern.), vol. 63, no 2, pp. 35-44.
Bibliographic description:Antonov O., Laktionova O. (2020). Evaluation of real estate market value in Ukraine using web-scraping. Galician economic journal (Tern.), vol. 63, no 2, pp. 35-44.
UDC:

336.76

DOI https://doi.org/10.33108/galicianvisnyk_tntu2020.02.035
Ключові слова

ринкова вартість, ринок нерухомості, веб-стрейпінг, ціна нерухомості, Великі дані.

 

Короткий опис

Ринкова цінність є одним з важливіших видів інформації для кожного виду бізнесу – як для стартапів на етапі планування, так і для вже вирощеного бізнесу. Це дозволяє робити точніші прогнози доходів на етапі фінансового планування, а отже, інвестиційні рішення. У деяких випадках ідентифікація ринкової вартості може бути тривіальним завданням, коли ми маємо справу з відкритою організованою інформацією, але здебільшого, оцінювання цього параметра є надскладним завданням, яке займає багато часу і вимагає залучення експертів різних сфер. Певні обмеження виникають якщо оцінюється вартість неліквідних активів, таких як активи на ринках нерухомості. В статті розглядається підхід до оцінювання ринкової вартості ринку нерухомості або його капіталізації за допомогою підходу агрегування та структурування даних із веб-джерел на основі веб-скрейпінгу із використанням мови програмування Python. Webcrawler – це вдосконалене програмне забезпечення, штучний інтелект, що переміщається по веб-сайтах, переходить по посиланнях для пошуку та вилучення даних за допомогою конкретних правил. Загальна ринкова вартість, згідно з інформацією, представленою на ria.ua, приблизно дорівнює на певну дату 10,9 мільярда доларів. Оцінювання показує концентрацію ринку в основному у Києві, за винятком комерційної нерухомості, заміських будинків, готелів, земель та складських приміщень. Водночас Київ є безперечним лідером у сфері офісних комплексів, паркування, рекреаційного відпочинку. Лідерами із продажу квартир є Київ та Одеська область, інші регіони значно відстають від цих міст. На основі аналізу зроблено висновок, що ціна сильно корелює з типом нерухомості та в меншій мірі корелює з регіоном продажу.

ISSN:2409-8892
Перелік літератури
  1. João Manuel Azevedo Santos. Real Estate Market Data Scraping and Analysis for Financial Investments. URL: https://sigarra.up.pt/reitoria/en/pub_geral.pub_view?pi_pub_base_id=296684.
  2. Maciej Beresewicz. On representativeness of Internet data sources for real estate market in Poland. URL: https://www.researchgate.net/publication/276509483_On_Representativeness_of _Internet_Data_Sources_for_Real_Estate_Market_in_Poland.
  3. EzgiCandas, Seda BagdatliKalkan and Tahsin Yomralioglu. Determining the Factors Affecting Housing Prices. URL: https.://www.google.com/url?sa=t&rct=j&q=&esrc=s&source=web&cd=1&cad=rja&uact.
  4. Robert Hu and Emil Sjogren. Analysis and prediction of apartment prices in inner city Stockholm.
    URL: https://www.google.com/url?sa=t&rct=j&q=&esrc=s&source=web&cd=1&ved= 2ahUKEwic0_yRyq
  5. Mitchell R., Web scraping with Python. O'Reilly Media, 2018, 2 edition. 308 p.
  6. Chapagain A., Hands-On Web Scraping with Python: Perform advanced scraping operations using various Python libraries and tools such as Selenium, Regex, and others. Packt Publishing, 2019. 350 p.
  7. Park A., Python for Data Analysis: A Step-By-Step Guide to Master the Basics of Data Analysis in Python Using Pandas, Numpy And Ipython. Data Science Book 2. Independently published, 2019. 151 p.
  8. Petrou T., Pandas Cookbook: Recipes for Scientific Computing, Time Series Analysis and Data Visualization using Python, Packt Publishing, 2017. 1 edition. 534 p.
  9. Molin S., Hands-On Data Analysis with Pandas: Efficiently perform data collection, wrangling, analysis, and visualization using Python, Packt Publishing, 2019. 1 edition. 716 p.
  10. Kouzis-Loukas D. Learning Scrapy. Packt Publishing, 2016. 415 p.
  11. Nelli F., Python Data Analytics. Apress Media, 2018. 576 p.https://doi.org/10.1007/978-1-4842-3913-1
  12. E. Beal A. Strategic Market Research: A Guide to Conducting Research that Drives Businesses, Second Edition iUniverse Star, 2010). 96 p.
  13. Hauge P., Hauge N., Morgan C., Market Research in Practice: How to Get Greater Insight From Your Market, Kogan Page; Second edition. 2013. 272 p.
  14. Pinson L. Anatomy of a Business Plan: The Step-by-Step Guide to Building a Business and Securing Your Company's Future, Out Of Your Mind. And Into The Mark. 7th edition. 2008. 352 p.
  15. Frisch B., Creating Business Plans (HBR 20-Minute Manager Series), Harvard Business Review Press, 2014. 162 p.

 

References:
  1. João Manuel Azevedo Santos. Real Estate Market Data Scraping and Analysis for Financial Investments. URL: https://sigarra.up.pt/reitoria/en/pub_geral.pub_view?pi_pub_base_id=296684.
  2. Maciej Beresewicz. On representativeness of Internet data sources for real estate market in Poland. URL: https://www.researchgate.net/publication/276509483_On_Representativeness_of _Internet_Data_Sources_for_Real_Estate_Market_in_Poland.
  3. EzgiCandas, Seda BagdatliKalkan and Tahsin Yomralioglu. Determining the Factors Affecting Housing Prices. URL: https.://www.google.com/url?sa=t&rct=j&q=&esrc=s&source=web&cd=1&cad=rja&uact.
  4. Robert Hu and Emil Sjogren. Analysis and prediction of apartment prices in inner city Stockholm.
    URL: https://www.google.com/url?sa=t&rct=j&q=&esrc=s&source=web&cd=1&ved= 2ahUKEwic0_yRyq
  5. Mitchell R., Web scraping with Python. O'Reilly Media, 2018, 2 edition. 308 p.
  6. Chapagain A., Hands-On Web Scraping with Python: Perform advanced scraping operations using various Python libraries and tools such as Selenium, Regex, and others. Packt Publishing, 2019. 350 p.
  7. Park A., Python for Data Analysis: A Step-By-Step Guide to Master the Basics of Data Analysis in Python Using Pandas, Numpy And Ipython. Data Science Book 2. Independently published, 2019. 151 p.
  8. Petrou T., Pandas Cookbook: Recipes for Scientific Computing, Time Series Analysis and Data Visualization using Python, Packt Publishing, 2017. 1 edition. 534 p.
  9. Molin S., Hands-On Data Analysis with Pandas: Efficiently perform data collection, wrangling, analysis, and visualization using Python, Packt Publishing, 2019. 1 edition. 716 p.
  10. Kouzis-Loukas D. Learning Scrapy. Packt Publishing, 2016. 415 p.
  11. Nelli F., Python Data Analytics. Apress Media, 2018. 576 p.https://doi.org/10.1007/978-1-4842-3913-1
  12. E. Beal A. Strategic Market Research: A Guide to Conducting Research that Drives Businesses, Second Edition iUniverse Star, 2010). 96 p.
  13. Hauge P., Hauge N., Morgan C., Market Research in Practice: How to Get Greater Insight From Your Market, Kogan Page; Second edition. 2013. 272 p.
  14. Pinson L. Anatomy of a Business Plan: The Step-by-Step Guide to Building a Business and Securing Your Company's Future, Out Of Your Mind. And Into The Mark. 7th edition. 2008. 352 p.
  15. Frisch B., Creating Business Plans (HBR 20-Minute Manager Series), Harvard Business Review Press, 2014. 162 p.

 

Завантажити

Всі права захищено © 2019. Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя.